12月23日AI信息汇总 苹果与英伟达强强联手，Tusimple转型专注与AIGC | AI日报第42期

什么是蒸馏、量化？为什么本地部署总是效果很差？

非满血本地部署的DeepSeek其实是蒸馏的，而且还做了量化，那么什么是蒸馏，什么是量化？为什么我认为跟风本地部署是浪费时间？ Dify模板： bbs.huaweicloud.com/blogs/446508 参考文献： 深入理解 DeepSeek 与企业实践（一）：蒸馏、部署与评测 blog.51cto.com/u_16807378/13285971

2025年还有人在用网页吗?【年度网站推荐】

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用AI做错题本和课后复习｜错题巩固和知识复习的正确打开方式

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再见了谷歌插件！AI原生浏览器超级好用！【Dia实测】

Arc团队重磅推出了一个“AI原生浏览器”Dia “AI原生”跟AI插件能有什么不一样呢？ 一起看看吧～ 感谢朋友们三连+关注～

快问快答 | 关于AI，关于数字经济，卢麒元与青年朋友聊聊！

AI势不可挡，数字经济迎来大发展，青年朋友该如何面对数字化未来？倾听卢麒元分享自己的答案 #第八届数字中国建设峰会

人大李崇轩｜LLaDA：语言模型新范式

嘉宾介绍：李崇轩，中国人民大学高瓴人工智能学院准聘副教授、博士生导师，2010-2019年获清华大学学士和博士学位。主要研究机器学习、深度生成模型，代表性工作部署于DALL·E 2、Stable Diffusion、Vidu等生成式大模型。获国际会议ICLR杰出论文奖、吴文俊优秀青年奖、吴文俊人工智能自然科学一等奖、中国计算机学会优秀博士论文等，主持国家自然基金重大研究计划培育项目、面上项目等。担任IEEE TPAMI 编委、软件学报编委和ICLR、NeurIPS等国际会议的领域主席。 论文介绍：本次报告聚焦一个问题：自回归是否是通向当前乃至更高水平的生成式智能的唯一范式？本次报告首先从统一概率建模的视角总结当前基础生成模型的发展，并从这个视角出发指出大语言模型的性质（如可扩展性、指令追随、情景学习、对话、无损压缩）主要来自于生成式准则，而非自回归建模独有。基于这些洞察，本次报告基于掩码的扩散语言模型的技术路线，包括基础理论和扩展定律。最终，基于前期成果，训练8B 扩散大语言模型 LLaDA（Large Language Diffusion with mAsking）。在20多个语言、代码、数学等评测集上，LLaDA 8B 全面超过 LLaMA 2，对标 LLaMA 3。并且LLaDA通过非自回归的方式，展示了令人惊讶的可扩展性和多轮对话能力。这些结果不仅挑战了自回归的地位，更加深了我们对生成式人工智能的理解。

我“盗取”了某鲛先生大佬的课程